Этот текст памяти Алексея Яковлевича написал Аркадий Волож, сооснователь и генеральный директор Яндекса.
22 сентября трагически погиб Алексей Яковлевич Червоненкис — ведущий сотрудник Института проблем управления РАН, профессор МФТИ и Лондонского университета, преподаватель Школы анализа данных, человек, который внёс огромный вклад в теорию машинного обучения.
![](https://habrastorage.org/r/w780q1/files/d4c/51d/767/d4c51d76703744c88e4643d10be971e8.jpg)
У науки об обучении машин до сих пор было три периода: докомпьютерный, компьютерный и современный период больших данных.
Первой великой работой Червоненкиса и Вапника была вот эта статья, вышедшая в 1971 году. Теория сходимости частот к их вероятностям определила развитие этой части науки на несколько десятков лет вперед.
Это был период «теоретического» развития машинного обучения. Тогда считать можно было только на каких-нибудь М-200 или, в хорошем случае, на БЭСМ-ах, поэтому о «широком применении в народном хозяйстве» речи не шло. Но различать цели в воздухе, например, или выискивать шумы на эхо-кардиограммах это уже помогало.
Потом наступил второй этап науки об обучении машин, компьютерный. В 1990-е люди научились, например, довольно хорошо распознавать и оцифровывать тексты (в том числе рукописные) или очищать почту от спама. Половина из этих методов работала на знаменитом SVM (Support Vector Machine, метод опорных векторов), придуманном в начале 1990-х Червоненкисом и Вапником (VC-Dimension = Vapnik-Chervonenkis dimension). В середине 2000-х в любой известной конторе работали на SVM-е — и у нас, и в Яху, и в Гугле, и в Амазоне, и в Нетфликсе. SVM описан в любом учебнике по нашей теме.
И вот наступила третья эпоха в развитии машинного обучения: появились большие данные и методы работы с ними. Теперь похоже, что всё, что нас окружает, все объекты и сервисы станут немного умнее и научатся нам помогать в каждой мелочи, немного предвидя наши желания. Это примерно как до этого разные механические и химические изобретения немного изменяли нашу жизнь – только теперь в немного новой сфере.
В третью эпоху Червоненкис преподавал в ШАД-е, и в прошлом году на нашей конференции выступил с развитием своей фундаментальной работы 1971 года.
Алексей Яковлевич любил ходить. Он ходил по 20 километров в день — по Москве, по Лондону, по лесу — так он думал. Летом у него была операция, и он не мог ходить три недели. Потом в один день он снова прошел — километр, потом два, три. И на прошлой неделе он пошел свои 20 километров по знакомой дороге в Лосином Острове.
22 сентября трагически погиб Алексей Яковлевич Червоненкис — ведущий сотрудник Института проблем управления РАН, профессор МФТИ и Лондонского университета, преподаватель Школы анализа данных, человек, который внёс огромный вклад в теорию машинного обучения.
![](https://habrastorage.org/files/d4c/51d/767/d4c51d76703744c88e4643d10be971e8.jpg)
У науки об обучении машин до сих пор было три периода: докомпьютерный, компьютерный и современный период больших данных.
Первой великой работой Червоненкиса и Вапника была вот эта статья, вышедшая в 1971 году. Теория сходимости частот к их вероятностям определила развитие этой части науки на несколько десятков лет вперед.
Это был период «теоретического» развития машинного обучения. Тогда считать можно было только на каких-нибудь М-200 или, в хорошем случае, на БЭСМ-ах, поэтому о «широком применении в народном хозяйстве» речи не шло. Но различать цели в воздухе, например, или выискивать шумы на эхо-кардиограммах это уже помогало.
Потом наступил второй этап науки об обучении машин, компьютерный. В 1990-е люди научились, например, довольно хорошо распознавать и оцифровывать тексты (в том числе рукописные) или очищать почту от спама. Половина из этих методов работала на знаменитом SVM (Support Vector Machine, метод опорных векторов), придуманном в начале 1990-х Червоненкисом и Вапником (VC-Dimension = Vapnik-Chervonenkis dimension). В середине 2000-х в любой известной конторе работали на SVM-е — и у нас, и в Яху, и в Гугле, и в Амазоне, и в Нетфликсе. SVM описан в любом учебнике по нашей теме.
И вот наступила третья эпоха в развитии машинного обучения: появились большие данные и методы работы с ними. Теперь похоже, что всё, что нас окружает, все объекты и сервисы станут немного умнее и научатся нам помогать в каждой мелочи, немного предвидя наши желания. Это примерно как до этого разные механические и химические изобретения немного изменяли нашу жизнь – только теперь в немного новой сфере.
В третью эпоху Червоненкис преподавал в ШАД-е, и в прошлом году на нашей конференции выступил с развитием своей фундаментальной работы 1971 года.
Алексей Яковлевич любил ходить. Он ходил по 20 километров в день — по Москве, по Лондону, по лесу — так он думал. Летом у него была операция, и он не мог ходить три недели. Потом в один день он снова прошел — километр, потом два, три. И на прошлой неделе он пошел свои 20 километров по знакомой дороге в Лосином Острове.